Parte 1. Modelos de regresión uniecuacionales -- Naturaleza del análisis de regresión -- Análisis de regresión con dos variables: algunas ideas básicas -- Modelo de regresión con dos variables: problema de estimación -- Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN) -- Regresión con dos variables: estimación por intervalos y pruebas de hipótesis -- Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables -- Análisis de regresión múltiple: el problema de estimación -- Análisis de regresión múltiple: el problema de la inferencia -- Modelos de regresión con variables dicótomas -- Parte 2. Flexibilización de los supuestos del modelo clásico -- Multicolinealidad: ¿qué pasa si las regresoras están correlacionadas? -- Heteroscedasticidad: ¿qué pasa si la varianza del error no es constante? -- Autocorrelación: ¿qué pasa si los términos de error están correlacionados? -- Creación de modelos econométricos: especificación del modelo y pruebas de diagnóstico -- Parte 3. Temas de econometría. Modelos de regresión no lineales -- Modelos de regresión de respuesta cualitativa -- Modelos de regresión con datos de panel -- Modelos econométricos dinámicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos -- Parte 4. Modelos de ecuaciones simultáneas y econometría de series de tiempo. Modelos de ecuaciones simultáneas -- El problema de la identificación -- Métodos de ecuaciones simultáneas -- Econometría de series de tiempo: algunos conceptos básicos -- Econometría de series de tiempo: pronósticos -- Apéndices.